Core Concepts
将来の報酬情報を活用することがエージェントの収集報酬を大幅に増加させる可能性がある。
Abstract
強化学習は環境と相互作用しながら報酬を最大化する問題である。
標準的なRLフレームワークでは、即時報酬情報しか観測されず、エージェントは累積期待報酬を最大化しようとする。
一方、多くの実世界シナリオでは、将来の報酬情報が事前に利用可能である。
本論文では、将来(先読み)情報の価値を競争分析の観点から定量的に分析し、様々な範囲の先読みに対してCRを特徴付けている。
ワーストケース環境でCRを解析し、結果はオフラインRLや無報酬探索と関連していることが示唆されている。
引言
RLは変動する環境と相互作用しながら行動を学ぶ問題であり、適切な行動選択により最大限の報酬を得ることが目的。
報酬先読み政策と値
先読み政策は将来の複数ステップまでのリアルタイムな情報を考慮して行動選択する政策であり、その効果は競争比率(CR)で評価される。
結論
将来の報酬情報を活用したエージェントは通常よりも高い収益率を達成し得ることが示唆されている。
Stats
エージェントが将来複数ステップまで見通しリアルタイムな情報を使用して行動選択する場合、競争比率(CR)は1/AH以上になります。